一个删选数据的例子,使用GROUP、DISTINCT实例解析

下面我将详细讲解“一个删选数据的例子,使用GROUP、DISTINCT实例解析”的完整攻略。

写在前面

在开始讲解之前,首先需要理解两个概念——GROUP和DISTINCT:
- GROUP:按照指定的列对数据进行分组,通常用于统计数据,使用方式为GROUP BY 列名
- DISTINCT:对指定的列去重,使用方式为SELECT DISTINCT 列名

在这个例子中,我们将使用这两个关键词来筛选数据。

例子1:根据地区删选数据

假设我们有一张表格包含以下数据:

名称 种类 价格 地区
商品1 电子产品 1000 北京
商品2 服装 200 上海
商品3 电子产品 800 成都
商品4 食品 50 北京
商品5 电子产品 1200 上海

现在,我们想要根据地区来筛选数据,只保留北京和上海的数据。

SELECT * FROM products WHERE 地区 = '北京' OR 地区 = '上海';

这条SQL语句可以筛选出符合条件的数据,但是我们还可以使用GROUP BY语句来对数据进行分组,使结果更加清晰。

SELECT 地区, COUNT(*) AS 数量 FROM products WHERE 地区 IN ('北京', '上海') GROUP BY 地区;

这条SQL语句首先通过WHERE子句选取了符合条件的数据(即地区为北京或上海的数据),然后根据地区进行分组,统计各地区数据的数量。

例子2:去除重复数据

在同一个表格中,可能会存在一些重复的数据。如果我们想要去除这些重复数据,可以使用DISTINCT关键词。

假设我们有一张表格包含以下数据:

名称 种类 价格 地区
商品1 电子产品 1000 北京
商品2 服装 200 上海
商品3 电子产品 800 成都
商品4 食品 50 北京
商品5 电子产品 1200 上海
商品6 电子产品 1000 北京

现在,我们想要查询该表格中所有的种类,但是不希望出现重复的结果。

SELECT DISTINCT 种类 FROM products;

这条SQL语句会返回所有的种类,但是去除了重复的结果。

总结

通过上述两个例子,我们可以看到GROUP和DISTINCT在筛选数据中的应用。GROUP可以按照指定的列对数据进行分组,方便统计数据;DISTINCT则可以对指定的列进行去重,避免查询结果出现重复。当我们需要筛选数据时,可以灵活运用这两个关键词来帮助我们更快地找到需要的结果。

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